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1.
We are in the midst of a “Data Revolution” that is transforming our economy. This revolution is as large and profound as other major economic shifts from the introduction of the printing press to the Industrial Revolution. In this article, we compare the development of the field of Industrial Statistics as an outgrowth of the Machine Age to the development of the field of Data Science as an outgrowth of the Information Age. It is shown how the knowledge, skills, and abilities required for “Data Scientists” have evolved to support companies as they try to differentiate themselves in the Information Age. It is discussed how the unique skills that Industrial Statisticians possess can provide a transformative advantage to Data Scientists working in the Information Age. Advice is given on how to leverage Industrial Statistics in the midst of the Data Revolution so that we ethically and responsibly implement the tools of Data Science, address important problems, and inclusively educate future generations.  相似文献   
2.
目的对创造性4C认知量表(CC4CS)在中国大学生中进行修订,以便探讨创造性4C理论在中国本土文化中的适用性。方法从在线大学生QQ群中招募全国各地3 360名在校大学生为被试,填写CC4CS中文版初测量表,分析其信效度。结果 (1)各项目的区分度与鉴别性较好(t=14.01~34.77,r=0.31~0.55,P均0.001)。(2)经探索性因子分析,得到与原量表一致的创造性4C结构,累积方差解释率为55.22%。(3)总量表Cronbachα系数为0.85,重测信度为0.88,各分量表的α系数在0.72~0.82之间,重测信度在0.81~0.90之间;与Lawdsei认知创造力量表和Rudowicz-Hui创造力概念调查量表的关联效度分别为0.67、0.77;各分量表与总分以及各分量表之间的相关分别在0.53~0.74、0.10~0.60之间,结构效度良好。结论 CC4CS中文版具有较好的心理测量学指标,适用于在中国文化背景下大学生的创造性4C认知测量。  相似文献   
3.
智慧消防是智慧城市建设的重要组成部分,在消防工作创新发展中发挥重要作用。灭火器作为扑救初期火灾的最普遍、最便捷和最广泛使用的灭火设施,在初期火灾的扑救和火灾防控中发挥重要的作用,其有效性和完好性是扑救初期火灾的必要条件。基于物联网及大数据的优势,建立消防灭火设施的定位与有效性辨识系统,并介绍系统的关键技术、网络架构、技术特征。此系统可对灭火器等消防灭火设施的伺应状态、完好性、有效性等功能特性进行跟踪巡检和辨识,以实现对灭火器的实时监控和智能化管理,促进消防设施建设的完善和优化,增强灭火系统的可靠性,充分发挥智慧消防技术在智慧城市建设中的优势。  相似文献   
4.
使用后评价(POE)作为国际上较为成熟的建筑评价技术,在我国照明工程实施过程中的应用和普及程度不足。照明改造工程在建筑工程类型中具有周期短、见效快的特点,更适合开展POE。本文提出了适用于照明改造工程的“引入参照基准的使用后评价方法”(POE-R),并以某校园照明改造工程为实际案例,分别在改造前后对目标建筑和参照基准建筑进行了照明参数的实地测量和使用者的POE-R问卷调查。数据分析结果表明,该照明改造工程显著提升了光环境质量,POE-R可以消除干扰变量的影响,提高POE的外部有效性和整体评价效力。  相似文献   
5.
Check-All-That-Apply (CATA) questions return binary data from every subject on each product and attribute. To compare multiple samples, Cochran’s Q test is widely used to analyze such two-way data, with pairwise comparisons being conducted using McNemar’s test, the special case of Cochran’s Q for two samples. In many applications, this approach is viable, however, in some, it has limitations, most notably (i) incomplete and/or imbalanced data; (ii) experimental designs; (iii) more complex hypotheses. If an analysis of variance (ANOVA) would be valid in the sense of respecting the nominal type I error rate, all these issues would be resolved at once. CATA data is obviously not normally distributed. Yet, comparing analyses using ANOVA and Cochran’s Q, we noted F-tests for balanced designs to provide p values very close to those from Cochran’s Q test, and they have been shown earlier to be at least approximately valid for Rate-All-That-Apply (RATA) data.We explore whether ANOVA indeed offers a robust analysis for CATA data. To that end, we determined the randomization distribution for the respective F- and t-tests for various (balanced complete) CATA studies and compared it to the corresponding parametric distribution. The respective distributions overlap closely, suggesting that ANOVA-based tests (overall and for pairwise comparisons) are indeed valid. A limitation is found in case of very low elicitation rates across products, which leads to distinct discreteness of the randomization distribution for paired comparisons and hence the potential for slightly invalid results. Yet, even in those cases, ANOVA-based tests seem to provide a reasonable approximation for most purposes. We further discuss the properties for decreasing numbers of subjects as well as showcase applications for imbalanced data and modeling in a study using an experimental design for the products. We conclude with guidance on when the use of ANOVA for CATA data is reasonable.  相似文献   
6.
矿山安全文化对于预防矿山事故有重要作用,是被动安全转向主动安全的发力点。现有文献主要关注安全文化与安全行为的关系,但是针对二者之间中介变量的研究很少。为进一步探索金属矿山企业安全文化对员工安全行为的作用机理,引入心理授权作为中介变量。通过对广东某金属矿山企业的工作人员开展问卷调查,并利用结构方程模型软件SmartPLS对调查数据进行实证研究。结果表明:矿山安全文化对员工安全行为存在正向显著影响,并且心理授权在二者之间起完全中介作用。为此金属矿山企业高层管理者不仅要通过加强企业安全文化建设来提高员工的安全行为,而且要善于为员工营造一种心理授权的感受,提高员工的工作自主性和自我效能,从而让员工养成良好的安全行为习惯。  相似文献   
7.
为了提高优惠券的使用率,提出了一种新的优惠券促销定价模型及求解方法.通过分析优惠券销售的特点,把顾客分为有优惠券的顾客和没有优惠券的顾客两种类型,考虑优惠券面值和发放时间两个因素,以商家利润差最大化为目标建立了发放优惠券的定价模型,利用商务智能中的数据挖掘技术对商场中进行促销的几种商品的销售量进行了预测,并利用遗传算法对模型进行优化求解,通过实例仿真进行了验证.实验结果表明,该模型对于商家制订优惠券策略具有重要的理论意义和应用价值.  相似文献   
8.
The evaluation of food safety culture in a food company is influenced by human factors such as employees' tendency to respond to social desirability – a reflection of respondents' tendency to answer questions in a manner that will be viewed favorably by others. Building on previous research a self-assessment scale consisting of 18-statements (FSDRS) was developed to capture desirable responding in food safety. Statistical analyses of data collected from 816 North-American food manufacturing professionals revealed that a shortened 14-item version of the FSDRS scale provides a reliable and valid measurement of the extent to which employees deceive themselves. It is concluded that the proposed FSDRS will enrich food safety culture measurement and food safety performance.  相似文献   
9.
The aim of the paper is to study soft total quality management practices and their impacts on firm performance. In the research, the systematic literature review was used. After identifying a research gap, a theoretical framework was developed and research hypotheses were formulated. We have further checked the validity and reliability of measurement items using confirmatory factor analysis. The research framework was tested using multiple linear regressions under the effect of controllable variables (i.e. size of employees, supply uncertainty and demand uncertainty) of firm performance. The research hypotheses are well supported, which is consistent with previous extant literature.  相似文献   
10.
朱二周  孙悦  张远翔  高新  马汝辉  李学俊 《软件学报》2021,32(10):3085-3103
聚类分析是统计学、模式识别和机器学习等领域的研究热点.通过有效的聚类分析,数据集的内在结构与特征可以被很好地发掘出来.然而,无监督学习的特性使得当前已有的聚类方法依旧面临着聚类效果不稳定、无法对多种结构的数据集进行正确聚类等问题.针对这些问题,首先将K-means算法和层次聚类算法的聚类思想相结合,提出了一种混合聚类算法K-means-AHC;其次,采用拐点检测的思想,提出了一个基于平均综合度的新聚类有效性指标DAS(平均综合度之差,difference of average synthesis degree),以此来评估K-means-AHC算法聚类结果的质量;最后,将K-means-AHC算法和DAS指标相结合,设计了一种寻找数据集最佳类簇数和最优划分的有效方法.实验将K-means-AHC算法用于测试多种结构的数据集,结果表明:该算法在不过多增加时间开销的同时,提高了聚类分析的准确性.与此同时,新的DAS指标在聚类结果的评价上要优于当前已有的常用聚类有效性指标.  相似文献   
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